論文の概要: Counting Carbon: A Survey of Factors Influencing the Emissions of Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08476v1
• Date: Thu, 16 Feb 2023 18:35:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-17 13:04:06.904357
• Title: Counting Carbon: A Survey of Factors Influencing the Emissions of Machine Learning
• Title（参考訳）: 炭素計数:機械学習の排出に影響を与える要因の調査
• Authors: Alexandra Sasha Luccioni, Alex Hernandez-Garcia
• Abstract要約: 機械学習(ML)は、モデルトレーニングプロセス中に計算を実行するためにエネルギーを使用する必要がある。 このエネルギーの生成には、使用量やエネルギー源によって、温室効果ガスの排出という観点からの環境コストが伴う。 本稿では,自然言語処理とコンピュータビジョンにおいて,95のMLモデルの炭素排出量の時間的および異なるタスクに関する調査を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.62876532784759
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) requires using energy to carry out computations during the model training process. The generation of this energy comes with an environmental cost in terms of greenhouse gas emissions, depending on quantity used and the energy source. Existing research on the environmental impacts of ML has been limited to analyses covering a small number of models and does not adequately represent the diversity of ML models and tasks. In the current study, we present a survey of the carbon emissions of 95 ML models across time and different tasks in natural language processing and computer vision. We analyze them in terms of the energy sources used, the amount of CO2 emissions produced, how these emissions evolve across time and how they relate to model performance. We conclude with a discussion regarding the carbon footprint of our field and propose the creation of a centralized repository for reporting and tracking these emissions.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、モデルトレーニングプロセス中に計算を実行するためにエネルギーを使用する必要がある。 このエネルギーの生成には、使用量やエネルギー源によって、温室効果ガスの排出という観点からの環境コストが伴う。 MLの環境影響に関する既存の研究は、少数のモデルをカバーする分析に限られており、MLモデルやタスクの多様性を適切に表現していない。 本研究は,自然言語処理とコンピュータビジョンにおける時間的および異なるタスクにおける95のMLモデルの炭素排出量に関する調査である。 我々は、使用したエネルギー源、発生したCO2排出量、これらの排出量が時間の経過とともにどのように進化するか、そしてそれらがモデルの性能とどのように関係しているかを分析した。 最後に,フィールドのカーボンフットプリントに関する議論を締め括り,これらの排出量を報告・追跡するための集中型リポジトリの作成を提案する。

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